if-idf 在jupyter notebook里 代码实现

`if-idf`（inverse document frequency）是一种常用于文本挖掘和信息检索的加权方法，它可以帮助我们评估词语的重要性。如果一个词出现在很多文档中，则它的`idf`值会较低，意味着这个词对于区分文档并不重要；反之，如果一个词只在少数几个文档中出现，则它的`idf`值会较高，表明这个词对识别特定文档更为关键。

在 Jupyter Notebook 中实现 `tf-idf` 的步骤主要包括以下几个部分：

### 步骤一：安装必要的库

在 Jupyter Notebook 中运行 Python 代码之前，通常需要先安装所需的库。你可以通过以下命令安装并导入：

!pip install -U scikit-learn pandas
import pandas as pd
from sklearn.feature_extraction.text import TfidfVectorizer

### 步骤二：准备数据

假设你有一个包含多篇文章的数据集，每一行代表一篇文章，并包含了文章的标题、正文等文本内容。下面是如何构建这样的数据框：

# 示例数据
data = {
    'title': ['Apple releases new iPhone', 'Tesla stock hits record high'],
    'content': [
        'Apple announced the latest iPhone model today.', 
        'Tesla's share price broke all-time highs in the last trading session.'
    ]
}

df = pd.DataFrame(data)

### 步骤三：使用TfidfVectorizer计算TF-IDF权重

接下来，使用 `sklearn` 中的 `TfidfVectorizer` 来转换文本数据成特征向量：

vectorizer = TfidfVectorizer()
X_tfidf = vectorizer.fit_transform(df['content'])

这里，`fit_transform()` 函数首先对文本数据进行预处理（如去除停用词、词干提取等），然后计算每个词条在整个集合中的 `tf-idf` 值。

### 步骤四：查看结果

最后，可以查看 `tf-idf` 矩阵的前几项结果，了解哪些词汇的权重最高：

print('Feature names:', vectorizer.get_feature_names_out()[:5])
print('Document-term matrix (top 5 rows):')
pd.DataFrame(X_tfidf.toarray()[:5], columns=vectorizer.get_feature_names_out()[:5])

上述代码将输出每个词条及其对应的 `tf-idf` 值，让你直观地看到哪些单词在每篇文章中的重要程度。

### 相关问题：
1. 在什么情况下，`tf-idf` 可能不是最佳选择？
2. 怎么调整 `TfidfVectorizer` 参数以适应特定需求？
3. `tf-idf` 是否适用于非文本数据？

通过以上步骤和相关问题的回答，希望你能理解如何在 Jupyter Notebook 内部实现 `tf-idf` 的基本功能，并对其应用有了更深入的认识。